Julia 中断模型求解器并恢复它
Julia interrupt model solver and resume it
我是 运行 Atom 上的优化问题，使用 Julia。
我使用的求解器是Gurobi：
m=Model(solver=GurobiSolver())
...
solve(m)
我的模型可能需要数小时到数天的计算才能达到最佳值，所以我想知道当 solve() 为 运行 时我是否可以执行以下操作：
1. Interrupt upon interrupting/stopping Julia
2. Interrupt if the objective function returns a sufficiently good result
3. Interrupt after a set time
然后显示并保存当前达到的状态，以便稍后恢复计算。
免责声明：
这很宽泛，遗漏了很多细节，为什么要提到无关紧要的事情（Atom 作为编辑器）。
另外：将此视为有根据的猜测。
可以
- 显示一些东西并在终端等待
- 用户输入后继续
这应该可以通过定义回调轻松实现，该回调会遍历您的条件并根据这些条件采取行动（例如，等待几秒钟或等待用户输入）。
只有一件事需要决定：Gurobi 的 Callback Codes 类型 where，它将决定何时调用您的回调。
为了完成您的条件，您需要使用 what 的值（参见上面的文档）。
可行的候选人：
POLLING 0 Periodic polling callback
MIPSOL 4 Found a new MIP incumbent
现在 轮询 通常不允许您查询 what 值。这使得它对您的任务毫无用处，我们不会考虑它。唯一的优点是它可能会被非常频繁地调用，调用之间没有潜在的巨大时间差异。
MIPSOL 将允许您访问有趣的变量，例如 MIP_OBJBST（当前最好的 objective ) 和公司
此处的核心假设：Gurobi 没有回调时间限制并会终止您的回调（类似于保护措施）。我不认为有类似的东西（至少在文档中没有警告）！
做不到
一般来说，你 can't 保存 Gurobi 的整个状态（link 适用于 Gurobi 7）。从基于软件工程的角度来看，这并不奇怪（并非不可能，但可能很棘手）。
可以
您可以关闭计算机（休眠！），同时在您的回调中解决或处于某种等待状态。现在我再说一遍：我们正在谈论Hibernation of Operating-systems。暂停到内存（PC 将使用更少的能量）或暂停到磁盘（完全关闭）。
现在：
- 这将破坏内部计时（您可以在详细输出中观察到）
- 不确定是否与您相关（可能与您的回调互动！）
- 警告：我可以想象有一些基于统计/交互式学习的启发式决策（方法 A 在树的这一部分工作得很好；再做一次）基于时间（因为操作更难统计）
- 这些统计数据被休眠完全失去平衡并非不可能！
- 这取决于您操作系统的核心
- Gurobi 开发者可能不保证这会奏效或推荐，但可能会奏效（运行；但更难评估对解决方案过程的影响）
- 我们已经看到，事情可能会在睡眠（时间）期间发生变化，而对这些事情的假设是潜在的问题
可以
如上所述使用内部状态的回调和查询，您可以使用您自己的序列化来外包当前最好的解决方案，也许更多。
这些东西，最重要的是 MIP start vector 您以后可以用于全新启动的优化过程。
您需要决定如何序列化这些数据。数据库、HDF5、文本文件等！
阅读和重用应遵循 Gurobi 的文档。
现在：
- 从一个可行的 MIP 解决方案（你找到的最好的解决方案）开始不如重用整个内部状态（我们丢失了很多解决过程相关的信息）
- 但总的来说应该会有很大帮助（可能在很大程度上取决于问题本身）
- 您可以尝试存储并重新添加 objective-bound 作为约束，但我认为这不会有太大帮助
将 SolutionLimit 或 TimeLimit 设置为 GurobiSolver 参数
我是 运行 Atom 上的优化问题，使用 Julia。
我使用的求解器是Gurobi：
m=Model(solver=GurobiSolver())
...
solve(m)
我的模型可能需要数小时到数天的计算才能达到最佳值，所以我想知道当 solve() 为 运行 时我是否可以执行以下操作：
1. Interrupt upon interrupting/stopping Julia
2. Interrupt if the objective function returns a sufficiently good result
3. Interrupt after a set time
然后显示并保存当前达到的状态，以便稍后恢复计算。
免责声明：
这很宽泛，遗漏了很多细节，为什么要提到无关紧要的事情（Atom 作为编辑器）。
另外：将此视为有根据的猜测。
可以
- 显示一些东西并在终端等待
- 用户输入后继续
这应该可以通过定义回调轻松实现，该回调会遍历您的条件并根据这些条件采取行动（例如，等待几秒钟或等待用户输入）。
只有一件事需要决定：Gurobi 的 Callback Codes 类型 where，它将决定何时调用您的回调。
为了完成您的条件，您需要使用 what 的值（参见上面的文档）。
可行的候选人：
POLLING 0 Periodic polling callback
MIPSOL 4 Found a new MIP incumbent
现在 轮询 通常不允许您查询 what 值。这使得它对您的任务毫无用处，我们不会考虑它。唯一的优点是它可能会被非常频繁地调用，调用之间没有潜在的巨大时间差异。
MIPSOL 将允许您访问有趣的变量，例如 MIP_OBJBST（当前最好的 objective ) 和公司
此处的核心假设：Gurobi 没有回调时间限制并会终止您的回调（类似于保护措施）。我不认为有类似的东西（至少在文档中没有警告）！
做不到
一般来说，你 can't 保存 Gurobi 的整个状态（link 适用于 Gurobi 7）。从基于软件工程的角度来看，这并不奇怪（并非不可能，但可能很棘手）。
可以
您可以关闭计算机（休眠！），同时在您的回调中解决或处于某种等待状态。现在我再说一遍：我们正在谈论Hibernation of Operating-systems。暂停到内存（PC 将使用更少的能量）或暂停到磁盘（完全关闭）。
现在：
- 这将破坏内部计时（您可以在详细输出中观察到）
- 不确定是否与您相关（可能与您的回调互动！）
- 警告：我可以想象有一些基于统计/交互式学习的启发式决策（方法 A 在树的这一部分工作得很好；再做一次）基于时间（因为操作更难统计）
- 这些统计数据被休眠完全失去平衡并非不可能！
- 这取决于您操作系统的核心
- Gurobi 开发者可能不保证这会奏效或推荐，但可能会奏效（运行；但更难评估对解决方案过程的影响）
- 我们已经看到，事情可能会在睡眠（时间）期间发生变化，而对这些事情的假设是潜在的问题
可以
如上所述使用内部状态的回调和查询，您可以使用您自己的序列化来外包当前最好的解决方案，也许更多。
这些东西，最重要的是 MIP start vector 您以后可以用于全新启动的优化过程。
您需要决定如何序列化这些数据。数据库、HDF5、文本文件等！
阅读和重用应遵循 Gurobi 的文档。
现在：
- 从一个可行的 MIP 解决方案（你找到的最好的解决方案）开始不如重用整个内部状态（我们丢失了很多解决过程相关的信息）
- 但总的来说应该会有很大帮助（可能在很大程度上取决于问题本身）
- 您可以尝试存储并重新添加 objective-bound 作为约束，但我认为这不会有太大帮助
将 SolutionLimit 或 TimeLimit 设置为 GurobiSolver 参数